### 第五章 PyTorch模型定义 ###

# 5.1 PyTorch模型定义的方式

# 5.1.1 必要的知识回顾
# Module 类是 torch.nn 模块里提供的一个模型构造类 (nn.Module)，是所有神经⽹网络模块的基类，
#我们可以继承它来定义我们想要的模型；
# PyTorch模型定义应包括两个主要部分：各个部分的初始化（_init_）；数据流向定义（forward）
# 基于nn.Module，我们可以通过Sequential，ModuleList和ModuleDict三种方式定义PyTorch模型。

# 5.1.2  Sequential
# 对应模块为nn.Sequential
# 当模型的前向计算为简单串联各个层的计算时， Sequential 类可以通过更加简单的方式定义模型。
# 它可以接收一个子模块的有序字典(OrderedDict) 或者一系列子模块作为参数来逐一添加 Module 的实例，
# ⽽模型的前向计算就是将这些实例按添加的顺序逐⼀计算。
# 我们结合Sequential和定义方式加以理解：

class MySequential(nn.Module):
    from collections import OrderedDict
    def __init__(self, *args):
        super(MySequential, self).__init__()
        if len(args) == 1 and isinstance(arg[0], OrderedDict): #如果传入的是一个OrderedDict
            for key, module in args[0].items():
                self.add_module(key, module) # add_module方法会将module添加进self._modules(一个OrderedDict)
        else: # 传入的是一些Module
            for idx, module in enumerate(args):
                self.add_module(str(idx), module)

    def forward(self, input):
        # self._modules返回一个 OrderedDict，保证会按照成员添加时的顺序遍历成
        for module in self._modules.values():
            input = module(input)
        return input

#下面来看下如何使用Sequential来定义模型。只需要将模型的层按序排列起来即可，
#根据层名的不同，排列的时候有两种方式：

# 直接排列
import torch.nn as nn
net = nn.Sequential(
        nn.Linear(784,256),
        nn.ReLu(),
        nn.Linear(256,10),
        )
print(net)

#Sequential(
#  (0): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True)
#  (1): ReLU()
#  (2): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
#)

# 使用OrderedDict
import collections
import torch.nn as nn
net2 = nn.Sequential(collections.OrderedDict([
        ('fc1', nn.Linear(784,256)),
        ('relu1',nn.ReLu()),
        ('fc2', nn.Linear(256,10))
        ]))
print(net2)

# 使用Sequential定义模型的好处在于简单、易读，同时使用Sequential定义的模型不需要再写forward，因为顺序已经定义好了。
# 但使用Sequential也会使得模型定义丧失灵活性，比如需要在模型中间加入一个外部输入时就不适合用Sequential的方式实现。
# 使用时需根据实际需求加以选择。

# 5.1.3  ModuleList
# 对应模块为nn.ModuleList()。
# ModuleList 接收一个子模块（或层，需属于nn.Module类）的列表作为输入，然后也可以类似List那样进行append和extend操作。
# 同时，子模块或层的权重也会自动添加到网络中来。

net = nn.ModuleList([nn.Linear(784,256), nn.ReLU()])
net.append(nn.Linear(256, 10))  ##类似List的append操作
print(net[-1])
print(net)

#!!!!nn.ModuleList 并没有定义一个网络，它只是将不同的模块储存在一起。
#  ModuleList中元素的先后顺序并不代表其在网络中的真实位置顺序，
# 需要经过forward函数指定各个层的先后顺序后才算完成了模型的定义。具体实现时用for循环即可完成：

#个人思考：这样有什么意义？是为了后期调用时能省点功夫吗？

class model(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        self.modulelist = ...
        ...
    def forward(self, x):
        for layer in self.modulelist:
            x = layer(x)
        return x

# 5.1.4 ModuleDict
# 对应模块为nn.ModuleDict()。

#ModuleDict和ModuleList的作用类似，只是ModuleDict能够更方便地为神经网络的层添加名称。

net = nn.ModuleDict({
    'linear': nn.Linear(784, 256),
    'act': nn.ReLu(),
})
net['output'] = nn.Linear(256, 10) #添加输出层
print(net['linear']) #访问
print(net.output)
print(net)

#Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True)
#Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
#ModuleDict(
#  (act): ReLU()
#  (linear): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True)
#  (output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
#)

#5.1.5 三种方法的比较与适用场景
# Sequential适用于快速验证结果，因为已经明确了要用哪些层，直接写一下就好了，不需要同时写__init__和forward；

# ModuleList和ModuleDict在某个完全相同的层需要重复出现多次时，非常方便实现，可以”一行顶多行“；

# PS：以上的解释可以回应笔者在5.1.3中的思考

# 当我们需要之前层的信息的时候，比如 ResNets 中的 残差计算，
# 当前层的结果需要和之前层中的结果进行融合，一般使用 ModuleList/ModuleDict 比较方便。


# 5.2 利用模型块快速搭建复杂网络

# 5.2.1 U-Net简介
# U-Net是分割 (Segmentation) 模型的杰作，在以医学影像为代表的诸多领域有着广泛的应用。
# U-Net模型结构如下图所示，通过残差连接结构解决了模型学习中的退化问题，使得神经网络的深度能够不断扩展

#5.2.2 U-Net模型块分析
# 结合上图，不难发现U-Net模型具有非常好的对称性。模型从上到下分为若干层，
# 每层由左侧和右侧两个模型块组成，每侧的模型块与其上下模型块之间有连接；
# 同时位于同一层左右两侧的模型块之间也有连接，称为“Skip-connection”。
# 此外还有输入和输出处理等其他组成部分。由于模型的形状非常像英文字母的“U”，因此被命名为“U-Net”。

#组成U-Net的模型块主要有如下几个部分：
# 1）每个子块内部的两次卷积（Double Convolution）
# 2）左侧模型块之间的下采样连接，通过Max pooling来实现
# 3）右侧模型块之间的上采样连接（Up sampling）
# 4）输出层的处理

# 除模型块外，还有模型块之间的横向连接，输入和U-Net底部的连接等计算，这些单独的操作可以通过forward函数来实现。

# 下面我们用PyTorch先实现上述的模型块，然后再利用定义好的模型块构建U-Net模型。


# 5.2.3 U-Net模型块实现
# 在使用PyTorch实现U-Net模型时，我们不必把每一层按序排列显式写出，这样太麻烦且不宜读，
# 一种比较好的方法是先定义好模型块，再定义模型块之间的连接顺序和计算方式。
# 就好比装配零件一样，我们先装配好一些基础的部件，之后再用这些可以复用的部件得到整个装配体。

# 这里的基础部件对应上一节分析的四个模型块，根据功能我们将其命名为：DoubleConv, Down, Up, OutConv。
# 下面给出U-Net中模型块的PyTorch 实现：

import torch
import torch.nn
import torch.nn.functional as F

class DoubleConv(nn.Module):
    """(convolution => [BN] => ReLu) * 2 """

    def __init__(self, in_channels, out_channels, mid_channels = None):
        super().__init__()
        if not mid_channels:
            mid_channels = out_channels
        self.double_conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size = 3, padding = 1, bias = False),
            nn.BatchNorm2d(mid_channels),
            nn.ReLu(inplace = True),
            nn.Conv2d(mid_channels, out_channels, kernel_size = 3, padding = 1, bias = False ),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLu(inplace = True)
        )
    def forward(self, x):
        return self.double_conv(x)

class Down(nn.Module):
    """" Downscaling with maxpool then double conv """

    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super().__init__()
        self.maxpool_conv = nn.Sequential(
            nn.MaxPool2d(2),
            DoubleConv(in_channels, out_channels)
        )

    def forward(self, x):
        return self.maxpool_conv(x)

class Up(nn.Module):
    """ Upscaling then double conv"""
    def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear = True):
        super().__init__()

        # if bilinear, use the normal convolution to reduce the number of channels
        # // 除法去整
        if bilinear:
            self.up = nn.Upsample(scale_factor = 2, mode = 'bilinear', align_corners = True)
            self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels, in_channels // 2)
        else:
            self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels, in_channels // 2)

    def forward(self, x1, x2):
        x1 = self.up(x1)
        # input is CHW
        diffY = x2.size()[2] - x1.size()[2]
        diffX = x2.size()[3] - x1.size()[3]

        x1 = F.pad(x1, [diffx // 2, diffX - diffX // 2,
                        diffY // 2, diffY -diffY // 2])
        # if you have padding issues, see
        # https://github.com/HaiyongJiang/U-Net-Pytorch-Unstructured-Buggy/commit/0e854509c2cea854e247a9c615f175f76fbb2e3a
        # https://github.com/xiaopeng-liao/Pytorch-UNet/commit/8ebac70e633bac59fc22bb5195e513d5832fb3bd
        x = torch.cat([x2,x1], dim = 1)
        return self.conv(x)

class OutConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(OutConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size = 3)

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

# 5.2.4 利用模型块组装U-Net
# 使用写好的模型块，可以非常方便地组装U-Net模型。可以看到，通过模型块的方式实现了代码复用，
# 整个模型结构定义所需的代码总行数明显减少，代码可读性也得到了提升。

class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear = True):
        super(UNet, self).__init__()
        self.n_channels = n_channels
        self.n_classes = n_classes
        self.bilibear = bilinear

        self.inc = DoubleConv(n_channels, 64)
        self.down1 = Down(64,128)
        self.down2 = Down(128, 256)
        self.down3 = Down(1256,512)
        factor = 2 if bilinear else 1
        self.down4 = Down(512, 1024 // factor)
        self.up1 = Up(1024, 512 // factor, bilinear)
        self.up2 = Up(512, 256 // factor, bilinear)
        self.up3 = Up(256, 128 // factor, bilinear)
        self.up4 = Up(128, 64, bilinear)
        self.outc = OutConv(64, n_classes)

    def forward(self,x):
        x1 = self.inc(x)
        x2 = self.down1(x1)
        x3 = self.down2(x2)
        x4 = self.down3(x3)
        x5 = self.down4(x4)
        x = self.up1(x5, x4)
        x = self.up2(x, x3)
        x = self.up3(x, x2)
        x = self.up4(x, x1)
        logits = self.outc(x)
        return logits



# 5.3 PyTorch修改模型
# 迁移学习


# 5.3.1 修改模型层
# 我们这里以pytorch官方视觉库torchvision预定义好的模型ResNet50为例，
# 探索如何修改模型的某一层或者某几层。我们先看看模型的定义是怎样的：
import torchvision.models as models
net = models.resnet50()
print(net)

"""
ResNet(
  (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
  (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
  (relu): ReLU(inplace=True)
  (maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
  (layer1): Sequential(
    (0): Bottleneck(
      (conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
      (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
      (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
      (bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (relu): ReLU(inplace=True)
      (downsample): Sequential(
        (0): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
        (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      )
    )
..............
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))
  (fc): Linear(in_features=2048, out_features=1000, bias=True)
)
"""

#这里模型结构是为了适配ImageNet预训练的权重，因此最后全连接层（fc）的输出节点数是1000。

#假设我们要用这个resnet模型去做一个10分类的问题，就应该修改模型的fc层，将其输出节点数替换为10。
#另外，我们觉得一层全连接层可能太少了，想再加一层。可以做如下修改：

from collections import OrderedDict
classifier = nn.Sequential(OrderedDict([
                            ('fc1', nn.Linear(2048, 128)),
                            ('relu1', nn.ReLu()),
                            ('dropout1', nn.Dropout(0.5)),
                            ('fc2', nn.Linear(128,10)),
                            ('output', nn.Softmax(dim = 1))
                            ]))
net.fc = classifier

#这里的操作相当于将模型（net）最后名称为“fc”的层替换成了我们自己定义的名称为“classifier”的结构。
#这里使用了第一节介绍的Sequential+OrderedDict的模型定义方式。至此，我们就完成了模型的修改

# 5.3.2 添加外部输入
# 有时候在模型训练中，除了已有模型的输入之外，还需要输入额外的信息。
# 比如在CNN网络中，我们除了输入图像，还需要同时输入图像对应的其他信息，
# 这时候就需要在已有的CNN网络中添加额外的输入变量。
# 基本的思路是，将原模型添加输入位置前的部分作为一个整体，
# 同时在forward中定义好原模型不变的部分、添加的输入和后续层之间的连接关系，从而完成模型的修改。

# 我们以torchvision的resnet50模型为基础，任务还是10分类任务。
# 不同点在于，我们希望利用已有的模型结构，
# 在倒数第二层增加一个额外的输入变量add_variable来辅助预测。具体实现如下：

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, net):
        super(Model, self).__init__()
        self.net = net
        self.relu = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.fc_add = nn.Linear(1001, 10, bias=True)
        self.output = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x, add_variable):
        x = self.net(x)
        x = torch.cat((self.dropout(self.relu(x)), add_variable.unsqueeze(1)),1)  #横着拼
        x = self.fc_add(x)
        x = self.output(x)
        return x

# 通过torch.cat实现了tensor的拼接

# PS：字面理解:torch.cat是将两个张量(tensor)拼接在一起,cat是concatenate的意思,即拼接,联系在一起

# torchvision中的resnet50输出是一个1000维的tensor，我们通过修改forward函数（配套定义一些层），
# 先将2048维的tensor通过激活函数层和dropout层，再和外部输入变量"add_variable"拼接，之后再通过全连接层映射到指定的输出维度10。

# 另外这里对外部输入变量"add_variable"进行unsqueeze操作是为了和net输出的tensor保持维度一致，
# 常用于add_variable是单一数值 (scalar) 的情况，此时add_variable的维度是 (batch_size, )，
# 需要在第二维补充维数1，从而可以和tensor进行torch.cat操作。对于unsqueeze操作可以复习下2.1节的内容和配套代码 :)

# 之后对我们修改好的模型结构进行实例化，就可以使用了：

import torchvision.models as models
net = models.resnet50()
model = Model(net).cuda()

# 另外别忘了，训练中在输入数据的时候要给两个inputs：
outputs = model(inputs, add_var)

# 5.3.3 添加额外输出
# 有时候在模型训练中，除了模型最后的输出外，我们需要输出模型某一中间层的结果，
# 以施加额外的监督，获得更好的中间层结果。
# 基本的思路是修改模型定义中forward函数的return变量。

# 我们依然以resnet50做10分类任务为例，在已经定义好的模型结构上，
# 同时输出1000维的倒数第二层和10维的最后一层结果。

# 具体实现如下：

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, net):
        super(Model, self, self).__init__()
        self.net = net
        self.relu = nn.ReLu()
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.fc1 = nn.Linear(1000, 10, bias = True)
        self.output = nn.Softmax(dim = 1)

    def forward(self, x, add_variable):
        x1000 = self.net(x)
        x10 = self.dropout(self.relu(x1000))
        x10 = self.fc1(x10)
        x10 = self.output(x10)
        return x10, x1000

# 之后对我们修改好的模型结构进行实例化，就可以使用了：
import torchvision.models as model
net = models.resnet50()
model = Model(net).cuda()

# 另外别忘了，训练中在输入数据后会有两个outputs：
out10, out1000 = model(inputs, add_var)


# 5.4 PyTorch模型保存与读取

# 5.4.1 模型存储格式
# PyTorch存储模型主要采用pkl，pt，pth三种格式。就使用层面来说没有区别，这里不做具体的讨论。
# 本节最后的参考内容中列出了查阅到的一些资料，感兴趣的读者可以进一步研究，欢迎留言讨论。

# 5.4.2 模型存储内容
# 一个PyTorch模型主要包含两个部分：模型结构和权重。其中模型是继承nn.Module的类，
# 权重的数据结构是一个字典（key是层名，value是权重向量）。存储也由此分为两种形式：
# 存储整个模型（包括结构和权重），和只存储模型权重。

from torchvision import models
model = models.resnet152(pretrained = True)

# 保存整个模型
torch.save(model, save_dir)
# 保存模型权重
torch.save(model.state_dict, save_dir)

#对于PyTorch而言，pt, pth和pkl三种数据格式均支持模型权重和整个模型的存储，因此使用上没有差别

# 5.4.3 单卡和多卡模型存储的区别
# PyTorch中将模型和数据放到GPU上有两种方式——.cuda()和.to(device)，本节后续内容针对前一种方式进行讨论。
# 如果要使用多卡训练的话，需要对模型使用torch.nn.DataParallel。示例如下：

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 如果是多卡改成类似0,1,2
model = model.cuda()  # 单卡
model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()  # 多卡

# 5.4.4 情况分类讨论
# 由于训练和测试所使用的硬件条件不同，在模型的保存和加载过程中可能因为单GPU和多GPU环境的不同带来模型不匹配等问题。
# 这里对PyTorch框架下单卡/多卡下模型的保存和加载问题进行排列组合（=4），
# 样例模型是torchvision中预训练模型resnet152，不尽之处欢迎大家补充。

# 单卡保存+单卡加载
# 在使用os.envision命令指定使用的GPU后，即可进行模型保存读取操作。
# ！！！ 注意这里即便保存和读取时使用的GPU不同也无妨。

import os
import torch
from torchvision import models

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'   #这里替换成希望使用的GPU编号
model = models.resnet152(pretrained=True)
model.cuda()

# 保存+读取整个模型
torch.save(model, save_dir)
loaded_model = torch.load(save_dir)
loaded_model.cuda()

# 保存+读取模型权重
torch.save(model.state_dict(), save_dir)
loaded_dict = torch.load(save_dir)
loaded_model = models.resnet152()   #注意这里需要对模型结构有定义
loaded_model.state_dict = loaded_dict
loaded_model.cuda()


# 单卡保存+多卡加载
# 这种情况的处理比较简单，读取单卡保存的模型后，
# 使用nn.DataParallel函数进行分布式训练设置即可（相当于3.1代码中.cuda()替换一下）：

import os
import torch
from torchvision import models

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'   #这里替换成希望使用的GPU编号
model = models.resnet152(pretrained=True)
model.cuda()

# 保存+读取整个模型
torch.save(model, save_dir)

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2'   #这里替换成希望使用的GPU编号
loaded_model = torch.load(save_dir)
loaded_model = nn.DataParallel(loaded_model).cuda()

# 保存+读取模型权重
torch.save(model.state_dict(), save_dir)

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2'   #这里替换成希望使用的GPU编号
loaded_dict = torch.load(save_dir)
loaded_model = models.resnet152()   #注意这里需要对模型结构有定义
loaded_model.state_dict = loaded_dict
loaded_model = nn.DataParallel(loaded_model).cuda() # PS：3.1代码中.cuda()替换一下


# 多卡保存+单卡加载
# 这种情况下的核心问题是：如何去掉权重字典键名中的"module"，以保证模型的统一性。

# 对于加载整个模型，直接提取模型的module属性即可：

import os
import torch
from torchvision import models

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2'   #这里替换成希望使用的GPU编号

model = models.resnet152(pretrained=True)
model = nn.DataParallel(model).cuda()

# 保存+读取整个模型
torch.save(model, save_dir)

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'   #这里替换成希望使用的GPU编号
loaded_model = torch.load(save_dir)
loaded_model = loaded_model.module

# 对于加载模型权重，有以下几种思路：

# 去除字典里的module麻烦，往model里添加module简单（推荐）

import os
import torch
from torchvision import models

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2'   #这里替换成希望使用的GPU编号

model = models.resnet152(pretrained=True)
model = nn.DataParallel(model).cuda()

# 保存+读取模型权重
torch.save(model.state_dict(), save_dir)

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'   #这里替换成希望使用的GPU编号
loaded_dict = torch.load(save_dir)
loaded_model = models.resnet152()   #注意这里需要对模型结构有定义
loaded_model = nn.DataParallel(loaded_model).cuda()
loaded_model.state_dict = loaded_dict
# 这样即便是单卡，也可以开始训练了（相当于分布到单卡上）

# 遍历字典去除module

from collections import OrderedDict
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'   #这里替换成希望使用的GPU编号

loaded_dict = torch.load(save_dir)

new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in loaded_dict.items():
    name = k[7:] # module字段在最前面，从第7个字符开始就可以去掉module
    new_state_dict[name] = v #新字典的key值对应的value一一对应

loaded_model = models.resnet152()   #注意这里需要对模型结构有定义
loaded_model.state_dict = new_state_dict
loaded_model = loaded_model.cuda()
使用replace操作去除module

loaded_model = models.resnet152()
loaded_dict = torch.load(save_dir)
loaded_model.load_state_dict({k.replace('module.', ''): v for k, v in loaded_dict.items()})

# 多卡保存+多卡加载
# 由于是模型保存和加载都使用的是多卡，因此不存在模型层名前缀不同的问题。
# 但多卡状态下存在一个device（使用的GPU）匹配的问题，即保存整个模型时会同时保存所使用的GPU id等信息，
# 读取时若这些信息和当前使用的GPU信息不符则可能会报错或者程序不按预定状态运行。具体表现为以下两点：

# （1）读取整个模型再使用nn.DataParallel进行分布式训练设置

# 这种情况很可能会造成保存的整个模型中GPU id和读取环境下设置的GPU id不符，训练时数据所在device和模型所在device不一致而报错。

# （2）读取整个模型而不使用nn.DataParallel进行分布式训练设置

# 这种情况可能不会报错，测试中发现程序会自动使用设备的前n个GPU进行训练（n是保存的模型使用的GPU个数）。
#此时如果指定的GPU个数少于n，则会报错。
# 在这种情况下，只有保存模型时环境的device id和读取模型时环境的device id一致，
# 程序才会按照预期在指定的GPU上进行分布式训练。

# 相比之下，读取模型权重，之后再使用nn.DataParallel进行分布式训练设置则没有问题。因此多卡模式下建议使用权重的方式存储和读取模型：

import os
import torch
from torchvision import models

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2'   #这里替换成希望使用的GPU编号

model = models.resnet152(pretrained=True)
model = nn.DataParallel(model).cuda()

# 保存+读取模型权重，强烈建议！！
torch.save(model.state_dict(), save_dir)
loaded_dict = torch.load(save_dir)
loaded_model = models.resnet152()   #注意这里需要对模型结构有定义
loaded_model = nn.DataParallel(loaded_model).cuda()
loaded_model.state_dict = loaded_dict
如果只有保存的整个模型，也可以采用提取权重的方式构建新的模型：

# 读取整个模型
loaded_whole_model = torch.load(save_dir)
loaded_model = models.resnet152()   #注意这里需要对模型结构有定义
loaded_model.state_dict = loaded_whole_model.state_dict
loaded_model = nn.DataParallel(loaded_model).cuda()
另外，上面所有对于loaded_model修改权重字典的形式都是通过赋值来实现的，在PyTorch中还可以通过"load_state_dict"函数来实现：

loaded_model.load_state_dict(loaded_dict)



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附：测试环境
OS: Ubuntu 20.04 LTS GPU: GeForce RTX 2080 Ti (x3)

参考
本章内容同时发布于知乎和CSDN


pytorch 中pkl和pth的区别？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/274533811

What is the difference between .pt, .pth and .pwf extentions in PyTorch?

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